Atlas は、Huawei のフルスタック、全シナリオ AI ソリューションの重要な部分です。Huawei の Ascend AI プロセッサを搭載したモジュール、ボード、エッジ ステーション、サーバーの形で AI ハードウェア リソースを提供します。Atlas シリーズは、クラウド、エッジ、デバイス環境など、さまざまな展開シナリオで AI コンピューティング パワーを求める顧客の要求を満たすように設計されています。
ファーウェイのフルスタック AI ソリューションは、さまざまなレベルにわたる包括的な AI 機能の提供を目指しています。Atlas シリーズは、大量のデータを扱い、高性能コンピューティングを必要とする業界にとって重要な、スケーラブルな AI コンピューティング リソースを提供することで、幅広い業界をサポートします。

教師なし学習の目的は、ラベル付けされた結果なしに入力データ内の隠れたパターンや固有の構造を見つけることです。一般的な教師なし学習タスクの 1 つはクラスタリングです。クラスタリングでは、アルゴリズムによってデータセットが複数のカテゴリまたはクラスターにグループ化されます。同じクラスター内のサンプルは特定の特徴に基づいて類似性が高く、異なるクラスター内のサンプルは類似性が低くなります。クラスタリング アルゴリズムの例には、k-means や階層的クラスタリングなどがあります。